SPSS操作方法：逻辑回归.doc

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1、SPSS操作方法之五SPSS操作方法：逻辑回归例证8.3:在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是“乘公交车上下班,还是骑自行车上下班”因变量Y=1表示乘车，Y=0表示骑车。自变量X1表示年龄；X2表示表示月收入；X3表示性别，取1时为男性，取0时为女性。调查对象为工薪族群体。数据见下表：试建立Y与自变量之间的Logistic回归。表8-4序号性别年龄月收入y序号性别年龄月收入y1018850015120100002021120001612512000302385011712713000402395011812815000

2、50281200119130950160318500201321000070361500121133180008042100012213310000904695012313812000100481200024141150001105518001251451800112056210012614810000130581800127152150011411885002815618001逻辑回归SPSS操作方法的具体步骤：1．选择Analyze→Regreessin→BinaryLogistic,打开对话框如图1所示：图1主对话框Log

3、istic回归。2．选择因变量Y进入Dependent框内，将自变量选择进入Convariates框。也可以将不同的自变量组放在不同的块（block）中，可以分析不同的自变量组对因变量的贡献。3．在Mothed框内选择自变量的筛选策略：Enter表示强行进入法；（本例选择）Forword和Bacword都表示逐步筛选策略；Forword为自变量逐步进入，Bacword是自变量逐步剔出。Conditional;LR;Wald分别表示不同的检验统计量，如ForwordWald表示自变量进入方程的依据是Wald统计量。4．在Selec

4、tion中选择一个变量作为条件变量，只有满足条件的变量数据才能参与回归分析。5．单击Categorical打开Categorical对话框如图2所示：对定性变量的自变量选择参照类。常用的方法是Indicator，即以某个特定的类为参照类，Last表示以最大值对应的类为参照类（系统默认），First表示以最小值对应的类为参照类。选择后点击Continue按钮返回主对话框。（本例不作选择性）图2Categorical对话框6．单击Option按钮，打开Option对话框如图3所示图3：Option对话框（1）从Statisticsa

5、ndPlots框中选择输出图和分析结果。ClassificationPlots：表示绘制因变量实际值与预测分类值的关系图（本例选择）。Hosmer-lemeshowgoodness-of-fit：表示拟合优度指标（本例选择）。CasewiseListingofresiduals：表示输出各样本数据残差列表，有因变量的观察值，预测值，相应的预测概率，残差（非标准化残差，标准化残差）等。Correlationsofestimations：表示输出估计参数的相关矩阵（本例选择）。Iterationhistory：表示输出估计参数迭代过

6、程中的参数与对数似然值（本例选择）。CIforexp(B)：表示输出发生比N%的置信区间（默认95%）。（2）从Display框中选择输出方式。Ateachstep表示输出模型建立过程中的每一步结果（系统默认），Atlaststep表示只输出最终结果。（3）从PropbabilityforStepwise框中指定自变量进入方程或剔除方程的显著性水平α。Entry表示回归系数Score检验的概率p值小于0.05时相应变量可进入方程；Removal表示回归系数Score检验的概率p值大于0.1时相应变量应当剔除出回归方程.。（4）C

7、lassificationCutoff设置概率分界值，预测概率大于分界值（默认0.5）时,分类预测值为1,否则为预测值为0。（本例选择系统默认项）（5）从MaximumIterations框内指定极大似然估计的最大迭代次数（默认值是20）7．单击Save按钮，打开Save对话框如图4所示：从中选择需要保存预测结果到数据窗口。图4：Save对话框（1）从PredietedValues框中，Probalities表示保存因变量取1的预测概率值，Croupmembership表示保存分类预测值。（本例选择）（2）Residuals和I

8、nfluence表示保存残差及影响点，具体含义与线性回归相同。选择结束，后可以从输出窗口观看输出结果如下：表1案例处理摘要未加权的案例aN百分比已选定的案例包括在分析中28100.0缺失案例0.0总计28100.0未选定的案例0.0总计28100.0a.如果权重